クチコミの拡散状況を定量化する方式に関する考察
1) 株式会社ループス・コミュニケーションズ
2) 専修大学
| Abstract |
TwitterやFaceook等のソーシャルネットワークの普及に伴い、ネット上のクチコミ情報が、企業や商品に与える影響が急速に高まった。企業は、クチコミが拡大した原因を分析し、迅速にかつ、適切に対応することが求められている。しかしながら、常にクチコミ内容を傾聴することは、相応に労力を要する。筆者らは、特定キーワードのクチコミデータ量の時系列変化をもとに、クチコミが拡散した状況を自動検知する手法を考案した。 この手法では、異常値の検知だけでなく、クチコミの拡散規模や拡散期間についても定量化を可能とする。本稿では、開発した手法の特徴を他方式と比較して説明する。 |
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With the popularization of social networks,word-of-mouth communication on the internet is greatly impacting companies and their products . Companies are required to quickly and appropriately respond by analyzing the cause of the expansion of the reviews. However, constantly listening to the content of the review is a correspondingly laborious task.Here we describe a method to automatically detect the situation where the word of mouth spreads, based on the time series change of the review data quantity of a specific keyword. In this method, not only detection of abnormal values but also quantification of diffusion magnitude and diffusion period of reviews can be made possible. In this paper, we explain the features of the developed method. |
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| Keywords | クチコミ，定量化方式，ビッグデータ |
| the word-of-mouth communication，Quantification method，Big Data |
